Railway Artificial Intelligence Learning Benchmark (RAIL-BENCH): A Benchmark Suite for Perception in the Railway Domain

📄 arXiv: 2604.22507v1 📥 PDF

作者: Annika Bätz, Pavel Klasek, Seo-Young Ham, Philipp Neumaier, Martin Köppel, Martin Lauer

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-24

备注: 8 pages, 5 figures, 5 tables, submitted at 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots & Systems

💡 一句话要点

RAIL-BENCH：铁路领域首个感知学习基准测试套件，促进自动驾驶列车发展

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 铁路感知 基准测试 轨道检测 目标检测 视觉里程计 自动驾驶 LineAP

📋 核心要点

  1. 现有铁路自动驾驶缺乏统一的、可复现的感知算法评估基准，阻碍了相关技术的发展和比较。
  2. RAIL-BENCH提供了一套全面的铁路感知任务基准，包含数据集、评估指标和排行榜，促进算法的公平比较。
  3. 针对轨道检测任务，提出了新的评估指标LineAP，解决了传统指标在评估几何精度方面的不足。

📝 摘要（中文）

本文提出了RAIL-BENCH，这是铁路领域首个感知基准测试套件。在现有铁路基础设施上实现自动驾驶列车需要强大的基于摄像头的感知能力，但铁路领域缺乏具有标准化评估协议的公共基准测试套件，这使得不同方法的可复现比较变得困难。RAIL-BENCH包含五个挑战：轨道检测、目标检测、植被分割、多目标跟踪和单目视觉里程计，每个挑战都针对铁路环境的特定特征量身定制。RAIL-BENCH提供了来自各种真实场景的精选训练和测试数据集、评估指标以及公共排行榜。对于轨道检测挑战，我们引入了LineAP，这是一种新的基于线段的平均精度指标，它独立于实例级别的分组来评估折线预测的几何精度，解决了现有线检测指标的关键局限性。

🔬 方法详解

问题定义：铁路领域缺乏标准化的感知算法评估基准，导致研究人员难以公平地比较和改进算法。现有的线检测指标在评估轨道检测任务中折线预测的几何精度时存在局限性，无法准确反映算法的性能。

核心思路：RAIL-BENCH的核心思路是构建一个全面的、标准化的铁路感知基准测试套件，包含多个具有代表性的任务，并提供统一的评估指标和数据集，从而促进铁路感知算法的开发和比较。针对轨道检测任务，提出了新的评估指标LineAP，旨在更准确地评估折线预测的几何精度。

技术框架：RAIL-BENCH包含五个挑战：轨道检测、目标检测、植被分割、多目标跟踪和单目视觉里程计。每个挑战都包含训练集、验证集和测试集，以及相应的评估指标。研究人员可以使用RAIL-BENCH提供的API提交算法结果，并在公共排行榜上查看性能。对于轨道检测任务，使用LineAP评估算法的性能。

关键创新：RAIL-BENCH本身是铁路感知领域首个全面的基准测试套件，其创新之处在于：1) 提供了多样化的铁路场景数据集；2) 定义了标准化的评估协议；3) 构建了公共排行榜，方便算法比较。此外，LineAP指标是针对轨道检测任务的创新，它独立于实例级别的分组来评估折线预测的几何精度，解决了现有指标的局限性。

关键设计：LineAP指标的关键设计在于将折线预测分解为线段，并基于线段的匹配来计算平均精度。具体来说，首先将预测的折线和真实的折线都分解为线段，然后计算预测线段和真实线段之间的匹配程度。匹配程度可以使用IoU（Intersection over Union）等指标来衡量。最后，基于匹配程度计算平均精度，从而评估折线预测的几何精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了RAIL-BENCH，是铁路领域首个感知学习基准测试套件。针对轨道检测任务，提出了新的评估指标LineAP，能够更准确地评估折线预测的几何精度。RAIL-BENCH提供了多样化的铁路场景数据集，并构建了公共排行榜，方便算法比较。该基准测试套件为铁路感知算法的研究和开发提供了重要的资源。

🎯 应用场景

RAIL-BENCH可用于评估和比较各种铁路感知算法，例如轨道检测、目标检测和植被分割算法。这有助于推动铁路自动驾驶技术的发展，提高列车运行的安全性和效率。此外，该基准测试套件还可以用于研究铁路环境下的视觉里程计和多目标跟踪等问题，为相关领域的研究提供支持。

📄 摘要（原文）

Automated train operation on existing railway infrastructure requires robust camera-based perception, yet the railway domain lacks public benchmark suites with standardized evaluation protocols that would enable reproducible comparison of approaches. We present RAIL-BENCH, the first perception benchmark suite for the railway domain. It comprises five challenges - rail track detection, object detection, vegetation segmentation, multi-object tracking, and monocular visual odometry - each tailored to the specific characteristics of railway environments. RAIL-BENCH provides curated training and test datasets drawn from diverse real-world scenarios, evaluation metrics, and public scoreboards (https://www.mrt.kit.edu/railbench). For the rail track detection challenge we introduce LineAP, a novel segment-based average precision metric that evaluates the geometric accuracy of polyline predictions independently of instance-level grouping, addressing key limitations of existing line detection metrics.